AI应用研发工程师

1. 基于AI技术升级技术风险产品，包括不限于自动化测试生成、异常根因定位、系统容量预测等领域，深度参与或主导AI框架与工程架构设计，并推动AI产品落地； 2. 深度参与算法开发、模型训练、评估、部署全流程，优化模型性能（如推理速度、准确率）并降低计算成本； 3. 探索大模型与智能体技术在技术风险领域的创新应用，推动AI驱动的自动化技术风险能力升级，大幅提升测试、观测、应急等效能； 4. 不断研究大模型最新前沿技术，攻克关键技术难题，促进安全AI技术发展； 5. 结合AI行业发展趋势，制定合适的技术发展规划，提升团队技术视野和技术影响力。

1. 三年以上互联网及传统行业的研发经验，在搜索、推荐、图像处理、自然语言处理、安全等方向有项目经验，对上述方向至少之一有深入研究； 2. 一年以上算法研发经验，熟悉深度学习/机器学习等AI领域的主流算法，有大模型训练、微调或应用落地经验掌握，具备应用算法进行业务分析与建模能力； 3. 熟练掌握PyTorch/DeepSpeed等常用AI开发框架，精通Python/Java开发，具备中大型算法工程化能力； 4. 熟悉分布式系统开发，熟悉K8s/Redis/Kafka等中间件，具备将算法能力工程化的实战经验，能独立完成从POC到生产落地的全流程； 5. 对新质技术敏锐度高，能快速理解AI产品特性，具备技术攻关和团队协作能力。